CDA Level III：数据分析专家
五年以上数据分析岗位工作经验，或通过二级认证半 年 以上
专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的 专业人员，面向用户数据创造不同的产品与决策，一 般 指首席分析师（CA），数据科学家
数据分析专家需要掌握CDA Level Ⅱ的所有理论及技 术 要求，还应了解计算机技术，大数据分析架构及企 业战 略分析方法， 能带领团队完成不同主题数据的 有效整合 与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察 力和判断力 ，为企业发展提供全方面数据支持
(数据转换相关) 10. Toolbox (工具类相关)
大数据分析人才应具备之技能
成败的核心
找不到人:需跨领域
Data Mining NoSQL: Hbase, Hive Hadoop: Map/Reduce
旨在培养正规化、专业化、科学化 数据 分析人才队伍
CDA Level I & II & III
1,2,4,5,6,10
1. 基础相关 2. 统计相关关 6. 数据可视化相关 7. 大数据相关 8. 数据撷取相关 9. 数据转换相关 10. 工具类相关
CDA Level II & III
7,8,9,10
CDA Level II & III
CDA Level II：建模分析师
两年以上数据分析岗位工作经验，或通过 CDA Level Ⅰ认证半年以上
专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学 等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员
在Level Ⅰ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、 数 据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据 挖掘算 法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等 至少一门专 业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据 库，结合业务， 能从海量数据提取相关信息，从不同 维度进行建模分析， 形成逻辑严密能够体现整体数据 挖掘流程化的数据分析报 告
器学习相关) 5. Text Mining / Natural
Language Processing (文 字探勘 / 自然语言处理相关) 6. Data Visualization (数 据可视化相关) 7. Big Data (大数据相关) 8. Data Ingestion (数 据撷取相关) 9. Data Munging
数据科学家不再局限于理工背景，国 际知名人力公司立可人事 (Recruit Express) 表示，要能完全发挥大数 据 的价值，需拥有不同专业知识与 技能 的人才，更能洞悉资料背后的 奥义
大数据分析人才应具备之技能
Swami Chandrasekaran, IBM 首席架構師
1. Fundamentals (基础相关 2. S) tatistics (统计相关) 3. Programming (编程相关) 4. Machine Learning (机
CDA Level II：大数据分析师
两年以上数据分析岗位工作经验，或通过 CDA Level Ⅰ认证半年以上
专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学 等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员
在Level Ⅰ的基础上要求掌握JAVA语言和Linux操作 系 统知识，能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm 等至 少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取 相关信 息，并能够结合R Python等软件，形成严密 的数据分析 报告
▪ EMC 表示，这次数据科学界(Data Science Community)研究，调 查 范围涵盖美国、英国、法国、德国、印度及中国大陆，是规模最 大的 一次
▪ 以上的调查结果反映出全球各地企业需要适切的大数据人 才，以从巨量数据与数据分析发挥效益
大数据分析人才
根据Information Week 在「大数 据人才争夺战」趋势报告指出，企 业对于数据科学人才需求日益激增 ，并创造出新的工作职称：数据科 学家 (Data Scientist)
3,4,5,7,10
CDA体系设计
CDA培养设计
CDA Level I：业务数据分析师
专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员； 从事 市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员； 非统计 、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员
CDA Level Ⅰ业务数据分析师需要掌握概率论和统计 理 论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门 专业分 析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业 务问题指 标利用常用数据分析方法进行数据的处理与 分析，并得 出逻辑清晰的业务报告
未来，每个人都必须习惯与数据为伍的大数据生活
Thank you!
数据分析人才知识结构概述
大数据分析人才
目前，具备数据分析能力的人才相当缺乏
▪ 麦肯锡预估，全美国需要14~19 万名 具有分析专业的工作者，而具备数据 解读能力的经理人的人力缺口则有将 近150万
▪ EMC公布全球数据科学调查报告，显 示数据爆炸性成长，储存与分析的技 术与工具因应而生，但分析人才培育 速度却没赶上，5 年内恐有人才荒